# Przewodnik po Definition Builder

> Przewodnik krok po kroku po tworzeniu Definitions w DQS za pomocą 5-etapowego kreatora. Konfiguracja obiektów, pól, progów i wag wymiarów.

Source: https://dataqualitysense.com/pl/resources/using-dqs/definition-builder/
Last updated: 2026-06-03

---

## Czym jest Definition?

Definition to skonfigurowana przez Ciebie kontrola jakości danych w DQS. Określa, który obiekt Salesforce analizować, które pola uwzględnić, które funkcje mierzyć i jakie progi zastosować.

Pomyśl o Definition jak o przepisie. Wskazujesz DQS, jakie składniki (pola) zbadać i jakie standardy (progi) zastosować. DQS podąża za Twoim przepisem przy każdym uruchomieniu skanowania.

## 5-etapowy kreator

Definition Builder przeprowadza Cię przez pięć etapów:

1. **Wybierz funkcje** — wybierz, co mierzyć
2. **Określ zakres** — wskaż obiekt i pola
3. **Dodaj filtry** — zawęź zbiór rekordów (opcjonalnie)
4. **Skonfiguruj** — ustaw progi i opcje
5. **Przejrzyj** — zweryfikuj i aktywuj

Każdy etap opiera się na poprzednim. Postęp możesz zapisać na dowolnym etapie i wrócić później.

## Etap 1: Wybierz funkcje

Na tym etapie wybierasz, które wymiary jakości danych mierzyć.

### Dostępne funkcje

Kreator wyświetla dwa panele:

**Data Quality (higiena operacyjna)**
- Kompletność — czy pola są wypełnione?
- Poprawność — czy wartości odpowiadają oczekiwanym formatom?
- Unikalność — czy rekordy są odrębne?
- Terminowość — czy dane są aktualne?
- Spójność — czy wartości są jednolite?

**AI Readiness (przygotowanie do Agentforce)**
- Wykrywanie PII — czy wrażliwe dane są chronione przed udostępnieniem ich AI?

### Wybieranie funkcji

1. Kliknij kartę funkcji, aby ją wybrać
2. Karta zostaje podświetlona i pojawia się znacznik wyboru
3. Wybierz wiele funkcji, aby uzyskać kompleksową analizę
4. Kliknij ponownie, aby odznaczyć

> **Wskazówka:** Zacznij od 2–3 funkcji w swojej pierwszej Definition. Więcej możesz dodać później.

### Dobra praktyka: zacznij od wąskiego zakresu

Wybierz funkcje na podstawie swojego bieżącego celu:

| Cel | Rekomendowane funkcje |
|------|--------------------------|
| Poprawa jakości wprowadzanych danych | Kompletność, Poprawność |
| Znalezienie duplikatów | Unikalność |
| Oczyszczenie nieaktualnych rekordów | Terminowość |
| Przygotowanie pod AI/Agentforce | Wszystkie funkcje AI Readiness |
| Pełny audyt danych | Wszystkie funkcje |

Kliknij **Continue**, gdy wybierzesz funkcje.

## Etap 2: Określ zakres

Na tym etapie wybierasz, który obiekt Salesforce i które pola analizować.

### Wybieranie obiektu

1. Skorzystaj z rozwijanego selektora obiektów
2. Wyszukaj według nazwy obiektu lub nazwy API
3. Kliknij, aby wybrać obiekt

DQS obsługuje obiekty standardowe i niestandardowe. Kreator wyświetla etykietę obiektu i nazwę API, aby pomóc Ci wybrać właściwy.

> **Wskazówka:** Zacznij od obiektu o dużej wartości, takiego jak Contact, Lead lub Account. To one zwykle mają największy wpływ na jakość danych.

### Wybieranie pól

Po wybraniu obiektu kreator wyświetla dostępne pola.

1. Pola są pogrupowane według typu (tekst, liczba, data itd.)
2. Kliknij wiersz pola, aby je wybrać
3. Skorzystaj z pola wyszukiwania, aby znaleźć konkretne pola
4. Wybierz wiele pól do analizy

Kreator pokazuje, które funkcje mają zastosowanie do każdego pola na podstawie jego typu:

| Funkcja | Zgodne typy pól |
|------------|------------------------|
| Kompletność | Większość typów (text, number, date, picklist itd.) |
| Poprawność | Text, email, phone, URL, picklist |
| Unikalność | Wszystkie typy |
| Terminowość | Tylko Date, DateTime |
| Spójność | Text, picklist, email |

### Konfiguracja per pole

Możesz ustawić różne progi dla poszczególnych pól. Jest to przydatne, gdy:

- Krytyczne pola wymagają surowszych progów
- Niektóre pola mają unikalne wymagania co do formatu
- Różne pola mają różne oczekiwania co do aktualności

Kliknij ikonę koła zębatego obok pola, aby przejść do ustawień per pole.

Kliknij **Continue**, gdy wybierzesz pola.

## Etap 3: Dodaj filtry (opcjonalnie)

Filtry zawężają zbiór rekordów, które analizuje DQS. Ten etap jest opcjonalny, ale przydatny przy dużych zbiorach danych lub konkretnych scenariuszach.

### Kiedy używać filtrów

| Scenariusz | Przykład filtra |
|----------|----------------|
| Analiza tylko aktywnych accounts | Status = 'Active' |
| Skupienie na świeżych rekordach | CreatedDate = LAST_90_DAYS |
| Wykluczenie danych testowych | Name nie zawiera 'Test' |
| Wskazanie konkretnych regionów | BillingCountry = 'United States' |

### Budowanie filtra

1. Kliknij **Add Condition**
2. Wybierz pole z listy rozwijanej
3. Wybierz operator (równa się, zawiera, większe niż itd.)
4. Wprowadź wartość
5. Powtórz dla kolejnych warunków

### Logika filtra

Użyj logiki AND/OR, aby łączyć warunki:

- **AND** — wszystkie warunki muszą być spełnione
- **OR** — wystarczy spełnienie dowolnego warunku

Przykład: `(Status = 'Active') AND (Industry = 'Technology' OR Industry = 'Finance')`

### Podgląd liczby rekordów

Kreator pokazuje, ile rekordów pasuje do Twojego filtra. Wykorzystaj to, aby zweryfikować, czy filtr działa zgodnie z oczekiwaniami.

- Liczba 0 oznacza, że żaden rekord nie pasuje (sprawdź filtr)
- Bardzo wysoka liczba może wymagać dodatkowego filtrowania w dużych org

> **Wskazówka:** W pierwszej Definition pomiń filtry, aby uzyskać pełny obraz. Filtry dodaj później do ukierunkowanej analizy.

Kliknij **Continue**, aby przejść dalej (lub pomiń ten etap).

## Etap 4: Skonfiguruj

Na tym etapie ustawiasz progi i opcje dla każdej wybranej funkcji.

### Ustawienia globalne a per pole

Ustawienia obowiązują na dwóch poziomach:

1. **Globalnym** — domyślne ustawienia dla wszystkich pól
2. **Per pole** — nadpisanie ustawień dla konkretnych pól

Skonfiguruj najpierw ustawienia globalne, a następnie w razie potrzeby dostosuj poszczególne pola.

### Konfiguracja Kompletności

| Opcja | Opis | Domyślnie |
|--------|-------------|---------|
| Traktuj puste jako niekompletne | Liczy wartości zawierające tylko białe znaki jako brakujące | Tak |
| Traktuj placeholdery jako niekompletne | Liczy N/A, TBD, Unknown jako brakujące | Tak |
| Własne wartości placeholderów | Dodaj własne wzorce placeholderów | Brak |
| Próg | Minimalny akceptowalny % kompletności | 95% |

**Przykładowe ustawienia dla Contact:**
- Próg: 90% dla pól nieobowiązkowych
- Próg: 99% dla pól wymaganych, takich jak Email
- Placeholdery: N/A, TBD, Unknown, -, .

### Konfiguracja Poprawności

| Opcja | Opis | Domyślnie |
|--------|-------------|---------|
| Typ wzorca | Email, URL, Fixed Length, Custom Regex | Email |
| Własny regex | Twój własny wzorzec walidacji | Brak |
| Rozróżnianie wielkości liter | Dopasowanie dokładnej wielkości liter | Nie |
| Uwzględniaj puste wartości | Liczy puste wartości jako nieprawidłowe | Nie |

**Wbudowane wzorce:**
- **Email** — format zgodny z RFC 5322
- **URL** — format HTTP/HTTPS
- **Fixed Length** — dokładna liczba znaków

### Konfiguracja Unikalności

| Opcja | Opis | Domyślnie |
|--------|-------------|---------|
| Rozróżnianie wielkości liter | Traktuje „ABC" i „abc" jako różne | Nie |
| Próg | Minimalny akceptowalny % unikalności | 95% |

### Konfiguracja Terminowości

| Opcja | Opis | Domyślnie |
|--------|-------------|---------|
| Okno świeżości (dni) | Liczba dni, po której dane uznaje się za nieaktualne | 90 |
| Okres karencji (dni) | Bufor, zanim dane zostaną oznaczone jako nieaktualne | 7 |
| Zakres operacyjny | Min./maks. oczekiwane granice dat | Brak |

**Przykładowe ustawienia według pól:**
- LastModifiedDate: 30-dniowe okno świeżości
- LastActivityDate: 90-dniowe okno
- BirthDate: brak potrzeby kontroli świeżości

### Konfiguracja Spójności

| Opcja | Opis | Domyślnie |
|--------|-------------|---------|
| Oczekiwane wartości | Lista prawidłowych wartości | Brak |
| Import z picklist | Automatyczne wypełnienie z picklist danego pola | Nie |
| Rozróżnianie wielkości liter | Dopasowanie dokładnej wielkości liter | Nie |
| Top N dominujących wartości | Pokaż najczęstsze wartości | 5 |

### Konfiguracja Wykrywania PII

| Opcja | Opis | Domyślnie |
|--------|-------------|---------|
| Typ wzorca | Pod kątem których wzorców PII skanować | Wszystkie wzorce |
| Własne wzorce | Dodaj własne wzorce regex dla danych wrażliwych specyficznych dla org | Brak |

### Wskaźnik kosztu przetwarzania

Każda funkcja pokazuje koszt przetwarzania:

| Koszt | Funkcje | Wpływ |
|------|--------------|--------|
| LOW | Kompletność, Poprawność | Szybko, minimalne zasoby |
| MEDIUM | Terminowość, Spójność, Wykrywanie PII | Umiarkowany czas przetwarzania |
| HIGH | Unikalność | Dłuższe przetwarzanie, więcej porównań |

Przy wyborze funkcji dla dużych zbiorów danych weź koszt pod uwagę.

Kliknij **Continue**, gdy konfiguracja będzie gotowa.

## Etap 5: Przejrzyj

Ostatni etap pokazuje podsumowanie Twojej Definition.

### Lista kontrolna przeglądu

Przed aktywacją zweryfikuj poniższe:

1. **Obiekt** — wybrany właściwy obiekt
2. **Pola** — uwzględnione wszystkie istotne pola
3. **Funkcje** — wybrane odpowiednie kontrole
4. **Filtry** — liczba rekordów wygląda prawidłowo
5. **Progi** — ustawienia odpowiadają Twoim wymaganiom

### Podsumowanie Definition

Podsumowanie wyświetla:

- Nazwę Definition (edytowalną)
- Obiekt docelowy i liczbę rekordów
- Wybrane funkcje wraz z wariantami
- Liczbę pól w rozbiciu na funkcje
- Szacowany koszt przetwarzania

### Nazywanie Definition

Używaj opisowych nazw, które wskazują:
- Analizowany obiekt
- Cel lub zakres
- Właściciela (opcjonalnie)

**Dobre nazwy:**
- „Contact Data Quality - Sales Team"
- „Lead AI Readiness Check"
- „Account Completeness - EMEA Region"

**Słabe nazwy:**
- „Definition 1"
- „Test"
- „My Definition"

### Zapisywanie i aktywacja

Masz dwie opcje:

1. **Save as Draft** — zapis bez aktywacji (możliwy do edycji później)
2. **Activate** — zapis i przygotowanie do skanowania

Definitions w wersji roboczej (Draft) można edytować. Aktywne Definitions są zablokowane, ale gotowe do uruchomienia.

## Przykład: budowanie Definition dla Contact

Przejdźmy krok po kroku przez tworzenie Definition jakości danych dla Contact.

### Etap 1: Wybierz funkcje

Wybierz:
- Kompletność (sprawdzenie brakujących danych)
- Poprawność (weryfikacja formatów email i telefonów)
- Terminowość (znalezienie nieaktualnych rekordów Contact)

### Etap 2: Określ zakres

Obiekt: Contact

Pola:
- Email (text, email)
- Phone (phone)
- MailingCity (text)
- MailingState (text)
- MailingCountry (text)
- Title (text)
- LastActivityDate (date)

### Etap 3: Dodaj filtry

Warunek: `AccountId != null` (tylko Contacts powiązane z Accounts)

Podgląd liczby rekordów: 15 234 rekordy

### Etap 4: Skonfiguruj

**Kompletność:**
- Próg: 90%
- Traktuj puste jako niekompletne: Tak
- Placeholdery: N/A, Unknown, TBD

**Poprawność:**
- Pole Email: wzorzec Email
- Pole Phone: wzorzec Phone (jeśli dostępny)

**Terminowość:**
- LastActivityDate: 60-dniowe okno świeżości
- Okres karencji: 14 dni

### Etap 5: Przejrzyj

Nazwa: „Contact Data Quality - Active Accounts"

Podsumowanie:
- 7 pól
- 3 funkcje
- 15 234 rekordy
- Szacowany koszt: LOW

Kliknij **Activate**, aby zakończyć.

## Zarządzanie Definitions

### Przeglądanie wszystkich Definitions

Na ekranie głównym DQS widzisz:
- Wszystkie swoje Definitions
- Status (Draft, Active, Archived)
- Datę ostatniego skanowania
- Szybkie akcje

### Edytowanie Definitions

- **Draft** — w pełni edytowalne
- **Active** — utwórz nową wersję, aby edytować
- **Archived** — tylko do odczytu

### Archiwizowanie Definitions

Zarchiwizuj Definitions, których już nie potrzebujesz:
1. Kliknij menu rozwijane
2. Wybierz **Archive**
3. Potwierdź

Zarchiwizowane Definitions pozostają widoczne, ale nie można ich uruchomić.

## Rozwiązywanie problemów

### „No fields available"

**Przyczyna:** Wybrane funkcje nie pasują do dostępnych typów pól.

**Rozwiązanie:** Wybierz inne funkcje lub obiekt o zgodnych typach pól.

### „0 records match filter"

**Przyczyna:** Warunki filtra są zbyt restrykcyjne.

**Rozwiązanie:** Dostosuj wartości filtra lub usuń warunki.

## Kolejne kroki

- [Uruchamianie skanowań](/pl/resources/using-dqs/running-scans/): uruchom swoją Definition
- [Jak rozumieć wyniki](/pl/resources/using-dqs/understanding-results/): interpretacja wyników skanowania